基于模糊网络和粒子群优化的油田指标预测

摘要：

针对油田开发指标预测问题,提出一种模糊神经网络模型,该模型包括输入层、模糊化层、规则层和输出层.模糊化层采用高斯隶属函数,规则层每个节点对应一条模糊逻辑规则.网络可调参数为模糊集参数和输出层权值.提出了基于改进量子粒子群优化的网络训练方法.以油田开发指标中含水率预测为例,结果表明该方法是有效的可行的.

关键词：模糊神经网络、粒子群优化、指标预测、算法设计、优化算法

所属期刊栏目：21

分类号：TP1;TP3

资助基金：国家自然科学基金61170132;黑龙江省教育厅科学基金11551015;中国博士后基金20090460864

在线出版日期：2012-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：165-168